Anonymisation des données : clé de la conformité RGPD

Dans le paysage actuel de la protection des données personnelles, l'anonymisation des données se présente comme une méthode incontournable préconisée par le RGPD. Bien que l'anonymisation ne soit pas une obligation stricte pour la conformité RGPD, elle est reconnue comme l'une des techniques essentielles pour renforcer la protection des données à caractère personnel.

Qu'est-ce que l'anonymisation et pourquoi est-elle cruciale ?

L'anonymisation est une démarche visant à supprimer ou modifier les données personnelles afin qu'aucune personne physique ne puisse être identifiée, directement ou indirectement.

En perdant leur caractère personnel, ces données anonymisées permettent aux entreprises d'échapper à certaines obligations du RGPD, telles que les limites de durée de conservation des données ou les exigences de consentement. Cela soulève un enjeu crucial : trouver l'équilibre entre la protection des données de caractère personnel, telles que les données de santé, et le maintien de l'utilité des données pour des fins telles que l'open data.

Quelle est la différence entre Anonymisation et Pseudonymisation ?

Il est important de distinguer l'anonymisation de la pseudonymisation. Tandis que l'anonymisation est un processus irréversible qui supprime définitivement le lien entre les données et l'individu, la pseudonymisation est un processus réversible qui modifie les données tout en permettant leur re-association à l'individu sous certaines conditions.

Dans quels cas avoir recours à l'anonymisation des données ?

L'anonymisation des données est cruciale pour la protection de la vie privée et le respect des réglementations telles que le RGPD, utilisée dans divers contextes tels que :

• Recherche et développement : Analyse de données sans compromettre la confidentialité pour des études sur la santé, les comportements sociaux ou économiques.

• Conformité réglementaire : Réduit les obligations légales en transformant les données personnelles en données non personnelles.

• Partage de données : Sécurise le partage d'informations des sous-traitants et partenaires sans exposer les données personnelles.

• Open Data et transparence : Permet aux institutions de rendre publiques des données sans révéler d'informations sensibles.

• Développement et test de produits : Crée des environnements de test sans utiliser de réelles données personnelles pour protéger la vie privée.

• Analyses marketing : Facilite les études de marché et les segmentations de clientèle sans traiter directement des données personnelles.

• Prévention des fraudes : Analyse des tendances suspectes sans accès direct aux données personnelles pour maintenir la confidentialité des clients.

Dans tous ces cas, l'anonymisation des données offre un équilibre entre l'exploitation des données pour des fins légitimes et la protection de la vie privée des personnes, conformément aux réglementations sur la protection des données.

Comment anonymiser les données personnelles ?

Planification d'un projet d'anonymisation

Initier un projet d'anonymisation commence par une planification minutieuse, étant donné le caractère irréversible du processus.

L'objectif initial est de discerner les données indispensables de celles superflues. Une sélection rigoureuse simplifie l'anonymisation, trouvant un équilibre optimal entre efficacité et protection des données.

La phase suivante implique d'identifier les informations à éliminer, notamment les identifiants directs tels que les noms, ainsi que les données pouvant permettre une identification indirecte, par exemple, l'âge précis des individus, notamment pour les âges moins communs qui facilitent l'identification. Pour chaque catégorie d'information, il est crucial de définir la précision nécessaire, ajustant par exemple les tranches d'âge pour répondre aux besoins analytiques de l'entreprise.

Mise en oeuvre des techniques d'anonymisation

Pour réussir l'anonymisation, diverses approches techniques sont envisageables, dépendant du type de données et des spécificités de chaque entreprise, conformément aux principes de responsabilité du RGPD. Deux techniques prédominent :

Randomisation :

Cette technique modifie délibérément certaines données pour dégrader leur précision tout en préservant l'intégrité globale de l'ensemble des données. Par exemple, il est possible de permuter certaines informations entre individus pour que la distribution des données reste exacte, sans associer les détails précis à la personne correcte.

Généralisation :

Cette méthode ajuste la granularité des données, optant pour une précision moindre mais suffisamment informative. Pour l'âge des participants, on pourrait limiter l'information à l'année de naissance, excluant le mois et le jour.

Il est important de noter que la généralisation, par elle-même, ne suffit généralement pas pour une anonymisation complète. Elle doit être combinée à d'autres techniques, comme la suppression de certaines données ou la randomisation, pour atteindre l'objectif d'anonymisation effective.

Comment la CNIL contrôle-t-elle l’anonymisation des données ?

La CNIL, en tant qu'autorité de régulation, joue un rôle clé dans le contrôle de l'anonymisation des données. Elle utilise trois critères principaux pour évaluer l'efficacité de l'anonymisation : l'impossibilité d'isoler un individu, la non-relation entre différents jeux de données, et l'incapacité de déduire l'identité de l'individu à partir des données.

Peut-on isoler un individu ?

L'anonymisation doit empêcher toute identification individuelle. Par exemple, remplacer les noms par des identifiants uniques ne suffit pas, car cela relève plutôt de la pseudonymisation. L'objectif est d'éliminer toute possibilité d'associer les données à une personne spécifique.

Par exemple, si le nom et le prénom des personnes a été remplacé par un numéro unique, alors il est toujours possible d’individualiser les données et potentiellement de retrouver la personne. On est alors plutôt dans le domaine de la pseudonymisation.

Peut-on relier entre eux des jeux de données différents ?

Il ne doit pas être possible de reconstituer l'identité d'une personne en croisant des ensembles de données.

Par exemple, si un individu, nommé ici Bob, est dissocié de ses données personnelles dans un ensemble, mais qu'un autre ensemble permet indirectement de le relier à ces données, l'anonymisation est considérée comme inefficace.

Peut-on déduire l’identité de l’individu du jeu de données ?

Les données conservées ne doivent pas permettre d'inférer des informations permettant d'identifier une personne. Si, par exemple, une caractéristique est commune à tous les membres d'un groupe spécifique dans la base de données, et que l'on sait que Bob appartient à ce groupe, alors l'anonymisation est compromise.

Ces principes visent à assurer une anonymisation rigoureuse, où la ré-identification des individus à travers les données traitées est rendue impossible avec des moyens raisonnables. Cette approche tient compte de l'évolution rapide des capacités de traitement et d'analyse des données, soulignant l'importance d'une veille technologique constante pour anticiper les risques de dé-anonymisation. La CNIL insiste sur la proportionnalité du niveau de protection par rapport à la sensibilité des données, encourageant une évaluation minutieuse des risques associés à chaque ensemble de données traité.

Exemple d'anonymisation : Étude de Santé Publique

Contexte :

Une organisation de santé publique souhaite réaliser une étude sur les effets à long terme d'un certain médicament sur la santé cardiaque. Pour ce faire, elle a besoin d'accéder à un large échantillon de dossiers médicaux.

Données originales :

Les dossiers médicaux contiennent des données sensibles et personnelles, telles que le nom et le prénom des patients, leurs dates de naissance, adresses, numéros de sécurité sociale, ainsi que des détails sur leur santé (diagnostic, traitement, etc.).

Processus d'anonymisation :

Suppression des identifiants directs :

Toutes les informations permettant d'identifier directement une personne sont supprimées. Cela inclut les noms, prénoms, adresses, et numéros de sécurité sociale.

Généralisation :

Les dates de naissance sont transformées en tranches d'âge (par exemple, "30-40 ans"). Cette méthode réduit la précision des données tout en conservant leur utilité pour l'étude.

Randomisation :

Pour les données de santé, certaines valeurs peuvent être légèrement modifiées dans une marge qui ne fausse pas les résultats globaux de l'étude mais qui empêche l'identification de l'individu. Par exemple, ajuster légèrement le poids ou la taille d'un patient dans une plage raisonnable.

Agrégation :

Les données sont regroupées pour rapporter des informations sur des catégories ou des populations plutôt que sur des individus. Par exemple, le nombre de patients dans chaque tranche d'âge ayant eu une réaction positive au médicament.

Résultat :

L'ensemble de données résultant ne contient plus d'informations permettant d'identifier directement ou indirectement une personne. Les chercheurs peuvent ainsi analyser les tendances de santé sans compromettre

Contrôle par la CNIL :

Pour s'assurer de l'efficacité de l'anonymisation, la CNIL vérifierait si les individus ne peuvent être isolés, si des jeux de données différents ne peuvent être reliés pour réidentifier une personne, et si l'identité des individus ne peut être déduite des données traitées.

En définitive, l'anonymisation est un outil puissant pour les entreprises cherchant à respecter le RGPD tout en protégeant la vie privée des individus. Elle nécessite une approche mesurée et conforme aux dernières directives en matière de confidentialité des données, d'identification de la personne, et de techniques d'anonymisation. En respectant ces principes, les organisations peuvent efficacement naviguer dans le cadre réglementaire du RGPD, assurant à la fois la protection des données personnelles et la conformité réglementaire.